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PHP7 해시 테이블 구현 원리

黄舟
풀어 주다: 2023-03-05 12:08:01
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소개

해시 테이블은 거의 모든 C 프로그램에서 사용됩니다. C 언어에서는 배열의 키로 정수만 사용할 수 있으므로 PHP는 해시 알고리즘을 통해 문자열의 키 이름을 제한된 크기의 배열로 매핑하는 해시 테이블을 설계했습니다. 이로 인해 필연적으로 충돌이 발생하며 PHP는 이 문제를 해결하기 위해 연결 목록을 사용합니다.

해시 테이블을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있지만 어느 것도 완벽하지는 않습니다. 각 디자인은 특정 초점에 초점을 맞추고 일부는 CPU 사용량을 줄이고 일부는 메모리를 보다 합리적으로 사용하며 일부는 스레드 수준 확장을 지원할 수 있습니다.

해시 테이블을 구현하는 방법이 다양한 이유는 각 구현 방법이 그 자체의 초점을 향상시킬 뿐 모든 것을 다룰 수는 없기 때문입니다.

데이터 구조

소개를 시작하기 전에 몇 가지 사항을 미리 선언해야 합니다.

  • 해시 테이블의 키 이름은 다음과 같습니다. 문자열 또는 정수. 문자열이면 유형을 zend_string으로 선언하고, 정수이면 zend_ulong으로 선언합니다.

  • 해시 테이블의 순서는 테이블의 요소 삽입 순서를 따릅니다.

  • 해시 테이블의 용량은 자동으로 확장 및 축소됩니다.

  • 내부적으로 해시 테이블의 용량은 항상 2의 배수입니다.

  • 해시 테이블의 각 요소는 zval 유형의 데이터여야 합니다.

다음은 HashTable의 구조입니다.

struct _zend_array {  
    zend_refcounted_h gc;
    union {
        struct {
            ZEND_ENDIAN_LOHI_4(
                zend_uchar    flags,
                zend_uchar    nApplyCount,
                zend_uchar    nIteratorsCount,
                zend_uchar    reserve)
        } v;
        uint32_t flags;
    } u;
    uint32_t          nTableMask;
    Bucket           *arData;
    uint32_t          nNumUsed;
    uint32_t          nNumOfElements;
    uint32_t          nTableSize;
    uint32_t          nInternalPointer;
    zend_long         nNextFreeElement;
    dtor_func_t       pDestructor;
};
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이 구조는 56바이트를 차지합니다.

가장 중요한 필드는 Bucket 유형 데이터에 대한 포인터인 arData입니다. Bucket 구조는 다음과 같이 정의됩니다.

typedef struct _Bucket {  
    zval              val;
    zend_ulong        h;                /* hash value (or numeric index)   */
    zend_string      *key;              /* string key or NULL for numerics */
} Bucket;
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zval 유형 데이터에 대한 포인터는 더 이상 Bucket에서 사용되지 않습니다. , 그러나 데이터 자체를 직접 사용하는 것입니다. PHP7에서는 zval이 더 이상 힙 할당을 사용하지 않기 때문에 힙 할당이 필요한 데이터는 zval 구조에 포인터로 저장되기 때문입니다. (예: PHP 문자열).

메모리에 저장되는 arData의 구조는 다음과 같습니다.

PHP7 해시 테이블 구현 원리

모든 Bucket이 순서대로 저장되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.

요소 삽입

PHP는 배열의 요소가 삽입 순서대로 저장되도록 합니다. 이런 방식으로 foreach를 사용하여 배열을 반복할 때 삽입 순서대로 순회할 수 있습니다. 다음과 같은 배열이 있다고 가정해 보겠습니다.

$a = [9 => "foo", 2 => 42, []];
var_dump($a);
 
array(3) {  
    [9]=>
    string(3) "foo"
    [2]=>
    int(42)
    [10]=>
    array(0) {
    }
}
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모든 데이터는 메모리에서 인접해 있습니다.

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이렇게 하면 해시 테이블의 반복자를 처리하는 논리가 매우 간단해집니다. arData 배열을 직접 탐색하면 됩니다. 메모리에서 인접한 데이터를 탐색하면 CPU 캐시를 크게 활용하게 됩니다. CPU 캐시는 전체 arData 를 읽을 수 있으므로 각 요소에 대한 액세스는 마이크로초 수준에서 이루어집니다.

size_t i;  
Bucket p;  
zval val;
 
for (i=0; i < ht->nTableSize; i++) {  
    p   = ht->arData[i];
    val = p.val;
    /* do something with val */
}
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보시다시피 데이터는 arData에 순차적으로 저장됩니다. 이러한 구조를 구현하려면 다음 사용 가능한 노드의 위치를 ​​알아야 합니다. 이 위치는 배열 구조의 nNumUsed 필드에 저장됩니다.

새 데이터가 추가될 때마다 저장 후 ht->nNumUsed++가 실행됩니다. nNumUsed 값이 해시 테이블에 있는 모든 요소의 최대값(nNumOfElements)에 도달하면 "압축 또는 확장" 알고리즘이 트리거됩니다.

다음은 해시 테이블에 요소를 삽입하는 간단한 구현 예입니다.

idx = ht->nNumUsed++; /* take the next avalaible slot number */  
ht->nNumOfElements++; /* increment number of elements */  
/* ... */
p = ht->arData + idx; /* Get the bucket in that slot from arData */  
p->key = key; /* Affect it the key we want to insert at */  
/* ... */
p->h = h = ZSTR_H(key); /* save the hash of the current key into the bucket */  
ZVAL_COPY_VALUE(&p->val, pData); /* Copy the value into the bucket&#39;s value : add operation */
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삽입 시 arData 배열의 끝에만 삽입되고, 삭제된 요소를 채우지 마세요.

删除元素

当删除哈希表中的一项元素时,哈希表不会自动伸缩实际存储的数据空间,而是设置了一个值为 UNDEF 的 zval,表示当前节点已经被删除。

如下图所示:

PHP7 해시 테이블 구현 원리

因此,在循环数组元素时,需要特殊判断空节点:

size_t i;  
Bucket p;  
zval val;
 
for (i=0; i < ht->nTableSize; i++) {  
    p   = ht->arData[i];
    val = p.val;
    if (Z_TYPE(val) == IS_UNDEF) { /* empty hole ? */
        continue; /* skip it */
    }
    /* do something with val */
}
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即使是一个十分巨大的哈希表,循环每个节点并跳过那些删除的节点也是非常快速的,这得益于 arData 的节点在内存中存放的位置总是相邻的。

哈希定位元素

当我们得到一个字符串的键名,我们必须使用哈希算法计算得到哈希后的值,并且能够通过哈希值索引找到 arData 中对应的那个元素。

我们并不能直接使用哈希后的值作为 arData 数组的索引,因为这样就无法保证元素按照插入顺序存储。

举个例子:如果我插入的键名先是 foo,然后是 bar,假设 foo 哈希后的结果是5,而 bar哈希后的结果是3。如果我们将 foo 存在 arData[5],而 bar 存在 arData[3],这意味着 bar 元素要在 foo 元素的前面,这和我们插入的顺序正好是相反的。

PHP7 해시 테이블 구현 원리

所以,当我们通过算法哈希了键名后,我们需要一张 转换表,转换表保存了哈希后的结果与实际存储的节点的映射关系。

这里在设计的时候取了个巧:将转换表存储以 arData 起始指针为起点做镜面映射存储。这样,我们不需要额外的空间存储,在分配 arData 空间的同时也分配了转换表。

以下是有8个元素的哈希表 + 转换表的数据结构:

PHP7 해시 테이블 구현 원리

现在,当我们要访问 foo 所指的元素时,通过哈希算法得到值后按照哈希表分配的元素大小做取模,就能得到我们在转换表中存储的节点索引值。

如我们所见,转换表中的节点的索引与数组数据元素的节点索引是相反数的关系,nTableMask 等于哈希表大小的负数值,通过取模我们就能得到0到-7之间的数,从而定位到我们所需元素所在的索引值。综上,我们为 arData 分配存储空间时,需要使用 tablesize * sizeof(bucket) + tablesize * sizeof(uint32) 的计算方式计算存储空间大小。

在源码里也清晰的划分了两个区域:

#define HT_HASH_SIZE(nTableMask) (((size_t)(uint32_t)-(int32_t)(nTableMask)) * sizeof(uint32_t))
#define HT_DATA_SIZE(nTableSize) ((size_t)(nTableSize) * sizeof(Bucket))
#define HT_SIZE_EX(nTableSize, nTableMask) (HT_DATA_SIZE((nTableSize)) + HT_HASH_SIZE((nTableMask)))
#define HT_SIZE(ht) HT_SIZE_EX((ht)->nTableSize, (ht)->nTableMask)
 
 Bucket *arData;  
arData = emalloc(HT_SIZE(ht)); /* now alloc this */
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我们将宏替换的结果展开:

(((size_t)(((ht)->nTableSize)) * sizeof(Bucket)) + (((size_t)(uint32_t)-(int32_t)(((ht)->nTableMask))) * sizeof(uint32_t)))
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碰撞冲突

接下来我们看看如何解决哈希表的碰撞冲突问题。哈希表的键名可能会被哈希到同一个节点。所以,当我们访问到转换后的节点,我们需要对比键名是否我们查找的。如果不是,我们将通过 zval.u2.next 字段读取链表上的下一个数据。

注意这里的链表结构并没像传统链表一样在在内存中分散存储。我们直接读取 arData 整个数组,而不是通过堆(heap)获取内存地址分散的指针。

这是 PHP7 性能提升的一个重要点。数据局部性让 CPU 不必经常访问缓慢的主存储,而是直接从 CPU 的 L1 缓存中读取到所有的数据。

所以,我们看到向哈希表添加一个元素是这样操作的:

idx = ht->nNumUsed++;
    ht->nNumOfElements++;
    if (ht->nInternalPointer == HT_INVALID_IDX) {
        ht->nInternalPointer = idx;
    }
    zend_hash_iterators_update(ht, HT_INVALID_IDX, idx);
    p = ht->arData + idx;
    p->key = key;
    if (!ZSTR_IS_INTERNED(key)) {
        zend_string_addref(key);
        ht->u.flags &= ~HASH_FLAG_STATIC_KEYS;
        zend_string_hash_val(key);
    }
    p->h = h = ZSTR_H(key);
    ZVAL_COPY_VALUE(&p->val, pData);
    nIndex = h | ht->nTableMask;
    Z_NEXT(p->val) = HT_HASH(ht, nIndex);
    HT_HASH(ht, nIndex) = HT_IDX_TO_HASH(idx);
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同样的规则也适用于删除元素:

#define HT_HASH_TO_BUCKET_EX(data, idx) ((data) + (idx))
#define HT_HASH_TO_BUCKET(ht, idx) HT_HASH_TO_BUCKET_EX((ht)->arData, idx)
 
h = zend_string_hash_val(key); /* get the hash from the key (assuming string key here) */  
nIndex = h | ht->nTableMask; /* get the translation table index */
 
idx = HT_HASH(ht, nIndex); /* Get the slot corresponding to that translation index */  
while (idx != HT_INVALID_IDX) { /* If there is a corresponding slot */  
    p = HT_HASH_TO_BUCKET(ht, idx); /* Get the bucket from that slot */
    if ((p->key == key) || /* Is it the right bucket ? same key pointer ? */
        (p->h == h && /* ... or same hash */
         p->key && /* and a key (string key based) */
         ZSTR_LEN(p->key) == ZSTR_LEN(key) && /* and same key length */
         memcmp(ZSTR_VAL(p->key), ZSTR_VAL(key), ZSTR_LEN(key)) == 0)) { /* and same key content ? */
        _zend_hash_del_el_ex(ht, idx, p, prev); /* that&#39;s us ! delete us */
        return SUCCESS;
    }
    prev = p;
    idx = Z_NEXT(p->val); /* get the next corresponding slot from current one */
}
return FAILURE;
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转换表和哈希表的初始化

HT_INVALID_IDX 作为一个特殊的标记,在转换表中表示:对应的数据节点没有有效的数据,直接跳过。

哈希表之所以能极大地减少那些创建时就是空值的数组的开销,得益于他的两步的初始化过程。当新的哈希表被创建时,我们只创建两个转换表节点,并且都赋予 HT_INVALID_IDX 标记。

#define HT_MIN_MASK ((uint32_t) -2)
#define HT_HASH_SIZE(nTableMask) (((size_t)(uint32_t)-(int32_t)(nTableMask)) * sizeof(uint32_t))
#define HT_SET_DATA_ADDR(ht, ptr) do { (ht)->arData = (Bucket*)(((char*)(ptr)) + HT_HASH_SIZE((ht)->nTableMask)); } while (0)
 
static const uint32_t uninitialized_bucket[-HT_MIN_MASK] = {HT_INVALID_IDX, HT_INVALID_IDX};
 
/* hash lazy init */
ZEND_API void ZEND_FASTCALL _zend_hash_init(HashTable *ht, uint32_t nSize, dtor_func_t pDestructor, zend_bool persistent ZEND_FILE_LINE_DC)  
{
    /* ... */
    ht->nTableSize = zend_hash_check_size(nSize);
    ht->nTableMask = HT_MIN_MASK;
    HT_SET_DATA_ADDR(ht, &uninitialized_bucket);
    ht->nNumUsed = 0;
    ht->nNumOfElements = 0;
}
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注意到这里不需要使用堆分配内存,而是使用静态的内存区域,这样更轻量。

然后,当第一个元素插入时,我们会完整的初始化哈希表,这时我们才创建所需的转换表的空间(如果不确定数组大小,则默认是8个元素)。这时,我们将使用堆分配内存。

#define HT_HASH_EX(data, idx) ((uint32_t*)(data))[(int32_t)(idx)]
#define HT_HASH(ht, idx) HT_HASH_EX((ht)->arData, idx)
 
(ht)->nTableMask = -(ht)->nTableSize;
HT_SET_DATA_ADDR(ht, pemalloc(HT_SIZE(ht), (ht)->u.flags & HASH_FLAG_PERSISTENT));  
memset(&HT_HASH(ht, (ht)->nTableMask), HT_INVALID_IDX, HT_HASH_SIZE((ht)->nTableMask))
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HT_HASH 宏能够使用负数偏移量访问转换表中的节点。哈希表的掩码总是负数,因为转换表的节点的索引值是 arData 数组的相反数。这才是C语言的编程之美:你可以创建无数的节点,并且不需要关心内存访问的性能问题。

以下是一个延迟初始化的哈希表结构:

PHP7 해시 테이블 구현 원리

哈希表的碎片化、重组和压缩

当哈希表填充满并且还需要插入元素时,哈希表必须重新计算自身的大小。哈希表的大小总是成倍增长。当对哈希表扩容时,我们会预分配 arBucket 类型的C数组,并且向空的节点中存入值为 UNDEF 的 zval。在节点插入数据之前,这里会浪费 (new_size – old_size) * sizeof(Bucket) 字节的空间。

如果一个有1024个节点的哈希表,再添加元素时,哈希表将会扩容到2048个节点,其中1023个节点都是空节点,这将消耗 1023 * 32 bytes = 32KB 的空间。这是 PHP 哈希表实现方式的缺陷,因为没有完美的解决方案。

编程就是一个不断设计妥协式的解决方案的过程。在底层编程中,就是对 CPU 还是内存的一次取舍。

哈希表可能全是 UNDEF 的节点。当我们插入许多元素后,又删除了它们,哈希表就会碎片化。因为我们永远不会向 arData 中间节点插入数据,这样我们就可能会看到很多 UNDEF节点。

举个例子来说:

PHP7 해시 테이블 구현 원리

重组 arData 可以整合碎片化的数组元素。当哈希表需要被重组时,首先它会自我压缩。当它压缩之后,会计算是否需要扩容,如果需要的话,同样是成倍扩容。如果不需要,数据会被重新分配到已有的节点中。这个算法不会在每次元素被删除时运行,因为需要消耗大量的 CPU 计算。

以下是压缩后的数组:

PHP7 해시 테이블 구현 원리

压缩算法会遍历所有 arData 里的元素并且替换原来有值的节点为 UNDEF。如下所示:

Bucket *p;  
uint32_t nIndex, i;  
HT_HASH_RESET(ht);  
i = 0;  
p = ht->arData;
 
do {  
    if (UNEXPECTED(Z_TYPE(p->val) == IS_UNDEF)) {
        uint32_t j = i;
        Bucket *q = p;
        while (++i < ht->nNumUsed) {
            p++;
            if (EXPECTED(Z_TYPE_INFO(p->val) != IS_UNDEF)) {
                ZVAL_COPY_VALUE(&q->val, &p->val);
                q->h = p->h;
                nIndex = q->h | ht->nTableMask;
                q->key = p->key;
                Z_NEXT(q->val) = HT_HASH(ht, nIndex);
                HT_HASH(ht, nIndex) = HT_IDX_TO_HASH(j);
                if (UNEXPECTED(ht->nInternalPointer == i)) {
                    ht->nInternalPointer = j;
                }
                q++;
                j++;
            }
        }
        ht->nNumUsed = j;
        break;
    }
    nIndex = p->h | ht->nTableMask;
    Z_NEXT(p->val) = HT_HASH(ht, nIndex);
    HT_HASH(ht, nIndex) = HT_IDX_TO_HASH(i);
    p++;
} while (++i < ht->nNumUsed);
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结语

到此,PHP 哈希表的实现基础已经介绍完毕,关于哈希表还有一些进阶的内容没有翻译,因为接下来我准备继续分享 PHP 内核的其他知识点,关于哈希表感兴趣的同学可以移步到原文。

以上就是PHP7 哈希表实现原理的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!


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